百度相关搜索和百度下拉的算法原理并不复杂，在百度公开的专利中也有明确说明，如《CN2.6 提供与功能组件关联的搜索建议项的方法及装置》。官方群里也有做下拉框的朋友，下拉的效果也很不错，这篇文章也得到了认可。废话不多说，我们来看看从现象看规律，从本质看规律，下面就来拆解一下百度下拉刷词的方法和原理。

文章挺长的，包含的内容也挺多的，如果大家对歌词有什么疑问或者有什么问题可以私信我，一起交流学习。

百度三大搜索词推荐系统

我们以百度专利中的具体例子来说，拿出你的手机或者浏览器，搜索“鲜花”。

1. 百度下拉词

2. 相关搜索词

3. 推荐词

当你点击某个搜索结果，返回到搜索结果的时候，结果下方会出现推荐词，有人把这些词叫做“熊张浩流量词”，不知道这个东西跟熊张浩有什么关系？

注意百度下拉、推荐词、相关搜索的区别：

1、百度下拉列表中的词一般都是以“花”开头的，是字面关系。

2.推荐词不一定以“花”开头，但基本都含有“花”，所以也是字面关系

3.相关搜索并不一定包含“花”，而是具有语义关联。

从用户体验的角度来说，如果用户从搜索结果顶部搜索到搜索结果底部，说明没有满足用户的需求，应该要求用户更换词。也就是说，从贴近度的角度来说，下拉词 > 推荐词 > 相关搜索词。好，我们继续深挖。

下拉词、推荐词、相关搜索、地域关系

我们来看看这些词和地域的关系，比如搜索“冰箱维修”：

注意百度下拉、推荐词、相关搜索和地域的关系：

1.百度下拉词几乎跟它无关

2.推荐词和相关搜索具有地域关系

下拉词、推荐词、相关搜索与时间的关系

为了验证这些词语和时间的关系，我们只要找出一个热词，比如从“百度热榜”里找出“霍元甲”来。

注意百度下拉、推荐词、相关搜索和时间的关系：

1、百度下拉词和相关搜索与搜索词的热度具有很强的相关性，当某个搜索词在一定时间内的搜索量超过一定阈值时，就会出现在下拉框中。

2. 推荐词与搜索词的热度不相关

下拉词、推荐词、相关搜索与词条的关系

要知道搜索下拉词软件，这些词就算在百度指数里，也没有下拉列表，滚动到1亿也没用。

通过以上现象我们可以得出，百度的下拉词、推荐词、相关搜索是一个由索引词、长尾搜索词、相关地域词、高热度搜索词组成的推荐体系。

那么百度底层是如何运作的呢？

无论用户搜索什么，百度都会在浏览器本地和请求URL中记录用户的行为，主要记录用户搜索了什么词、什么时候搜索的。因此，无论是下拉词、推荐词、还是相关词搜索词，一个真实可靠的IP地址对于用户来说都是必不可少的。

百度下拉热度统计算法以及怎么刷

第一：预估刷下来的最低门槛

当某个词的热度在一段时间内达到一定的搜索量，就会达到下拉出现的最低门槛，百度对于热度的计算方式不同，比如日热度要被拉上拉下≥次，周热度要被拉上≥次等等。

一天搜索“霍元甲后人评马保国被击杀”的话，10个用户搜索，确实流量不大，但如果一天搜索人数达到400万人，那自然就得上下滚动了。

第二：超越竞争对手，进入前十

百度每天记录某个关键词及相关词的搜索次数。

比如说我想让下拉框里出现“站长工具摩天大楼内容助手”，但是下拉框里最后的“站长工具包含的网站”每天的搜索量是100次，那我就必须刷新100次以上。

最后：最重要的是用一般需求词建立[继任关系]

所以，同样的一个下拉，有的人能刷出来，有的人刷不出来，一方面是次数预估的问题，有经验的商家可以根据指标信息预估怎样刷最少的次数，才能达到下拉的最低门槛。

另一方面，MAC地址、IP地址、浏览器、搜索行为的合理性，根本原因是后继词关系没有建立。

对了，什么是后继词？看图大家就能明白。这个和摩天大楼里的后继词稍有不同，我会在后续的文章里详细解释。

比如你刷了【站长工具摩天大楼内容助手】，那么【站长工具】就是普惠需求词，而后继词就是【摩天大楼内容助手】。

随后我又反复搜索【站长工具摩天大楼内容助手】，搜索前后并无任何搜索行为，搜索词中虽然包含了通用需求词【站长工具】，但从时间顺序上看并未建立后续关联，因此很难拉下来。

但是，如果每天有1000个人搜索【站长工具】，然后在搜索中添加【摩天大楼内容助手】，那么过几天，百度统计程序就会把这两个词设为前继关系，就很容易被拉低了。

还有一点，后继词不是一级的，比如[鲜花]的后继词有[图片]，[图片]的后继词有[全集]，你想想，如果再造一个[站长工具摩天大楼内容助手]的后继词，是不是更像呢？

例如：

步骤 1：搜索“网站管理员工具”一次

第二步：搜索“百度站长平台”一次

步骤 3：搜索“网站管理员工具摩天大楼内容助手”一次，然后点击搜索结果

步骤4：搜索“网站站长工具摩天大楼内容助手真好用”1次

步骤 5：更改 IP、清理并重新开始

相关搜索的底层算法及刷量方法

协同过滤算法多用于根据用户兴趣推荐商品，比如你买奶粉，淘宝一定会推荐尿布给你，算法并不复杂，但也很有趣。

比如我们看“SEO软件”的相关搜索，甚至连“win7单文件夹密码”、“捅钓鱼助手下载”这样不相关的词都会被推荐。

我认为合理的解释是，一群快速排名的人操纵N个IP来增加点击量。

一款IP历史搜索SEO软件，切分机厂家，扑克捕鱼助手下载

B IP的搜索历史SEO软件，扑克钓鱼助手下载，摩天大楼不用快速排序就能列出

C IP搜索历史SEO软件，猛推是个好家伙，扑克钓鱼助手下载

D IP的搜索历史SEO软件，萌新也是好家伙，扑克钓鱼助手下载

因为搜索“SEO软件”的人很可能也会搜索“扑克钓鱼助手下载”，所以百度会认为喜欢搜索“SEO软件”的人也喜欢搜索“扑克钓鱼助手下载”，所以会优先推荐。

这样，你自然就明白怎么刷相关搜索了。

后记

百度和都有自己的词汇推荐接口，一方面可以利用它们的底层算法，合理使用推荐词汇，增加自有品牌词的曝光度。

以上文字纯属个人观点，如有异议，欢迎大家一起讨论。